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Pivot Oracle con sottoquery

Prenderesti in considerazione l'utilizzo della funzione PIPELINED per raggiungere il tuo obiettivo?

Ho scritto un esempio di tale funzione. L'esempio si basa sulla tabella, sui dati di esempio e su PIVOT query dagli articoli di Tom Kyte che puoi trovare sul suo sito:

L'articolo di Tom Kyte su PIVOT/UNPIVOT

L'articolo di Tom Kyte sulle funzioni PIPELINED

L'esempio funziona come segue.

Creiamo due tipi:

  • t_pivot_test_obj - tipo che contiene le colonne che vogliamo recuperare da XML
  • t_pivot_test_obj_tab - tipo di tabella nidificata degli oggetti precedenti.

Quindi creiamo una funzione PIPELINED che contiene la query con PIVOT , che genera XML (quindi non è necessario codificare i valori su cui si desidera eseguire il pivot). Questa funzione estrae i dati dall'XML generato e passa le righe (PIPE) alla query chiamante man mano che vengono generate (al volo:non vengono generate tutte in una volta, il che è importante per le prestazioni).

Infine, scrivi una query che seleziona i record da quella funzione (alla fine c'è un esempio di tale query).

CREATE TABLE pivot_test (
  id            NUMBER,
  customer_id   NUMBER,
  product_code  VARCHAR2(5),
  quantity      NUMBER
);

INSERT INTO pivot_test VALUES (1, 1, 'A', 10);
INSERT INTO pivot_test VALUES (2, 1, 'B', 20);
INSERT INTO pivot_test VALUES (3, 1, 'C', 30);
INSERT INTO pivot_test VALUES (4, 2, 'A', 40);
INSERT INTO pivot_test VALUES (5, 2, 'C', 50);
INSERT INTO pivot_test VALUES (6, 3, 'A', 60);
INSERT INTO pivot_test VALUES (7, 3, 'B', 70);
INSERT INTO pivot_test VALUES (8, 3, 'C', 80);
INSERT INTO pivot_test VALUES (9, 3, 'D', 90);
INSERT INTO pivot_test VALUES (10, 4, 'A', 100);
COMMIT;

CREATE TYPE t_pivot_test_obj AS OBJECT (
  customer_id   NUMBER,
  product_code  VARCHAR2(5),
  sum_quantity  NUMBER
);
/

CREATE TYPE t_pivot_test_obj_tab IS TABLE OF t_pivot_test_obj;
/

CREATE OR REPLACE FUNCTION extract_from_xml RETURN t_pivot_test_obj_tab PIPELINED
AS
  v_xml XMLTYPE;
  v_item_xml XMLTYPE;
  v_index NUMBER;
  v_sum_quantity NUMBER;

  CURSOR c_customer_items IS
    SELECT customer_id, product_code_xml
      FROM (SELECT customer_id, product_code, quantity
              FROM pivot_test)
      PIVOT XML (SUM(quantity) AS sum_quantity FOR (product_code) IN (SELECT DISTINCT product_code 
                                                                      FROM pivot_test));
BEGIN
  -- loop through all records returned by query with PIVOT
  FOR v_rec IN c_customer_items
  LOOP
    v_xml := v_rec.product_code_xml;
    v_index := 1;

    -- loop through all ITEM elements for each customer
    LOOP
      v_item_xml := v_xml.EXTRACT('/PivotSet/item[' || v_index || ']');

      EXIT WHEN v_item_xml IS NULL;

      v_index := v_index + 1;

      IF v_item_xml.EXTRACT('/item/column[@name="SUM_QUANTITY"]/text()') IS NOT NULL THEN
        v_sum_quantity := v_item_xml.EXTRACT('/item/column[@name="SUM_QUANTITY"]/text()').getNumberVal();
      ELSE
        v_sum_quantity := 0;
      END IF;

      -- finally, for each customer and item - PIPE the row to the calling query
      PIPE ROW(t_pivot_test_obj(v_rec.customer_id,
                                v_item_xml.EXTRACT('/item/column[@name="PRODUCT_CODE"]/text()').getStringVal(),
                                v_sum_quantity));
    END LOOP;
  END LOOP;
END;
/

SELECT customer_id, product_code, sum_quantity
  FROM TABLE(extract_from_xml())
;

Uscita:

CUSTOMER_ID            PRODUCT_CODE SUM_QUANTITY           
---------------------- ------------ ---------------------- 
1                      A            10                     
1                      B            20                     
1                      C            30                     
1                      D            0                      
2                      A            40                     
2                      B            0                      
2                      C            50                     
2                      D            0                      
3                      A            60                     
3                      B            70                     
3                      C            80                     
3                      D            90                     
4                      A            100                    
4                      B            0                      
4                      C            0                      
4                      D            0                      

16 rows selected